基于遺傳算法的渦流熱成像檢測(cè)系統(tǒng)中激勵(lì)參數(shù)優(yōu)化.pdf

1、影響渦流熱成像檢測(cè)效果的激勵(lì)因素有多種，而不同激勵(lì)參數(shù)的選擇會(huì)導(dǎo)致不同檢測(cè)效果，為了充分發(fā)揮渦流熱成像檢測(cè)技術(shù)的檢測(cè)結(jié)果直觀、檢測(cè)速度快等優(yōu)勢(shì)，研究激勵(lì)參數(shù)的激勵(lì)規(guī)律和優(yōu)化激勵(lì)參數(shù)的激勵(lì)水平很有必要。
　　研究以45號(hào)鋼板為對(duì)象，構(gòu)建內(nèi)部含缺陷的鋼板電磁-熱耦合場(chǎng)有限元仿真模型，對(duì)激勵(lì)參數(shù)的因素和水平進(jìn)行設(shè)計(jì)，結(jié)合實(shí)驗(yàn)分析仿真模型的可靠性，在此基礎(chǔ)上采用遺傳算法優(yōu)化仿真模型的激勵(lì)條件，使鋼板缺陷區(qū)與正常區(qū)溫度差異度最大化，使鋼板缺

2、陷更易檢測(cè)。
　　首先設(shè)計(jì)了線圈匝數(shù)、激勵(lì)時(shí)間、提離距離三個(gè)激勵(lì)參數(shù)的正交實(shí)驗(yàn)，基于正交實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立并修正三維感應(yīng)加熱模型，結(jié)果表明：實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)的最高溫度、最低溫度和平均溫度的誤差均小于6.60％。此外，利用偏最小二乘回歸方法構(gòu)建了各參數(shù)與激勵(lì)熱效應(yīng)指標(biāo)（溫度差值）的回歸方程，定量分析了影響電磁激勵(lì)熱效應(yīng)的三個(gè)激勵(lì)參數(shù)對(duì)激勵(lì)熱效應(yīng)的影響程度，由偏最小二乘方法得出的模型觀測(cè)值與鋼板背面平均溫度的預(yù)測(cè)值之間誤差都在8.91%以

3、內(nèi)，表明所構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型可以比較準(zhǔn)確的表征電磁激勵(lì)參數(shù)與激勵(lì)熱效應(yīng)之間的關(guān)系。
　　其次，由于三維模型網(wǎng)格數(shù)量較大，后續(xù)遺傳算法結(jié)合有限元仿真優(yōu)化激勵(lì)參數(shù)時(shí)耗時(shí)較多，所以對(duì)三維感應(yīng)加熱模型進(jìn)行降維，建立含缺陷的二維感應(yīng)加熱模型，與四因素四水平的16組正交實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明：對(duì)比五個(gè)不同區(qū)域的溫度和鋼板表面的平均溫度，仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果的誤差均小于7.23%，驗(yàn)證了模型的有效性，可用于后續(xù)激勵(lì)參數(shù)優(yōu)化中目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建。
　　最